本文主要参考caffe官方文档[<Fine-tuning a Pretrained Network for Style Recognition>](http://nbviewer.jupyter.org/github/BVLC/caffe/blob/master/examples/02-fine-tuning.ipynb) 是第二篇案例.笔者对其进行了为期一周的断断续续的研究,笔者起先对python/caffe并不了解+英语不好,阅读+理解的时间有点长,前前后后过了不下十遍终于从这第二篇文档看…
在ABP框架中存在一个缓存机制,使用ICache的继承类来存储最终需要缓存的数据,可以吧ICache看成一个字典对象,使用Key作为真实数据的具有唯一性的表示.使用上与字典对象完全相同,Get方法传递Key,还有数据工厂作为参数就能返回最终的值,Set方法用于存储.包含一个TimeSpan属性用于指定最长不使用数据的过期时间. /// <summary> /// Defines a cache that can be store and get items by keys. /// </…